数据去重策略说明 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
数据去重策略说明 重复样本的定义 一个样本包括文本内容和标签。重复样本的定义，是指您上传的数据中，存在两个样本的文本内容完全一致。则被判定为两个样本是重复样本。例如： 文本内容1 文本内容2 是否相似 今天北京的空气不错 北京今天万里无云 1 今天北京的空气不错 北京今天万里无云 0 今天北京的空气不错 北京今天万里无云 1 上表三个样本均为重复样本，前两个样本虽然标签不一，但文本内容一致，也为重
实例分割API参考文档 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
实例分割API参考文档 本文档主要说明定制化模型发布后获得的API如何使用，如有疑问可以通过以下方式联系我们： 在百度智能云控制台内 提交工单 进入 BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 加入BML官方QQ群（群号:868826008）联系群管 接口描述 基于自定义训练出的实例分割模型，实现个性化图像识别。模型训练完毕后发布可获得定制实例分割API 接口鉴权 1、在 BML——控制台 创建应用
自然语言处理任务简介 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
自然语言处理任务简介 EasyDL专业版平台将支持代码级的NLP任务包括文本分类任务、短文本匹配任务、序列标注任务、文本实体抽取任务。同时平台集成了 百度大脑文心 的ERNIE2.0预训练模型，可以选择ERNIE-Base、ERNIE-Large、ERNIE-Tiny三种类型的预训练模型。 预训练模型ERNIE ERNIE 是一个从海量无监督数据中学习大量知识的超大预训练模型，通过将 ERNIE
014-自然语言处理组件 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
014-自然语言处理组件 自然语言处理组件 Word2Vec Word2Vec 是一种经典的词向量算法，能够从大量文本中学习出各个词语的向量表示，其利用神经网络，可以通过训练，将词映射到 K 维度空间向量，甚至对于表示词的向量进行操作还能和语义相对应，由于其简单和高效引起了很多人的关注。 输入 输入一个数据集，输入列是分词的结果，用这个数据集训练词向量。 输出 输出python模型，可用于将输入的
“AI”送祥瑞：“千帆杯”第一期10万大奖揭晓！ 千帆社区
目前，百度智能云千帆AppBuilder作为目前国内唯一全面开放的具备代码规划与执行能力的平台，将大模型应用开发所需的框架和组件都做成了可扩展和可拼接的形式， 每位开发者都可以利用AppBuilder来基于自然语言构建自己的“程序员”，快速打造属于自己的AI原生应用，探索AI大模型的无限可能。
AIAK- Training Pytorch版 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
AIAK- Training Pytorch版 AIAK-Training 简介 AI 加速套件AI Accelerate Kit是基于百度云 IAAS 资源推出的 AI 加速能力，可用来加速基于 PyTorch 等深度学习框架的 AI 应用，详情可进一步查看 AI加速套件-AIAK 简介 。 应用场景 AIAK-Training PyTorch版主要适用于计算机视觉模型，例如：Swin Tran
如何发布图像分割API - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
如何发布图像分割API 训练完毕后可以在左侧导航栏中找到【发布模型】，依次进行以下操作即可发布公有云API： 选择模型 选择部署方式「公有云部署」 选择版本 自定义服务名称、接口地址后缀 申请发布 申请发布后，通常的审核周期为T+1，即当天申请第二天可以审核完成。如果需要加急、或者遇到莫名被拒的情况，请在百度智能云控制台内 提交工单 反馈 发布模型界面示意： 接口赋权 在正式使用之前，还需要做的一
如何发布私有部署服务 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
如何发布私有部署服务 在训练模型时，您需要选择「EasyEdge本地部署」的训练方式，才能发布本地部署的私有API。 私有API介绍 将模型以Docker形式在本地服务器（仅支持Linux）上部署为http服务，可调用与公有云API功能相同的接口。可纯离线完成部署，服务调用便捷 发布私有API的流程 训练完毕后，您可以在左侧导航栏中找到「发布模型」，依次进行以下操作即可将模型部署到私有服务器： 在
物体检测模型效果评估 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
物体检测模型效果评估 可通过模型评估报告或模型校验了解模型效果： 模型评估报告：训练完成后，可以在【我的模型】列表中看到模型效果，以及详细的模型评估报告。 模型在线校验：可以在左侧导航中找到【校验模型】，在线校验模型效果。校验功能示意图： 模型评估报告 整体评估 在这个部分可以看到模型训练整体的情况说明，包括基本结论、mAP、精确率、召回率。这部分模型效果的指标是基于训练数据集，随机抽出部分数据不
训练任务失败错误排查 - EasyDL零门槛AI开发平台 | 百度智能云文档
训练任务失败错误排查 时序预测任务失败，一般主要是由于时间列格式错误或配置错误导致的，您可以参照如下内容检测您的数据或配置是否正确： 时间列要求 在创建时序预测任务时，所使用的数据集的时间列应为Date类型并以 yyyy-MM-dd 开头，否则会造成训练任务失败. 如 yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ssX yyyy-MM-dd HH:mm:ss yyyy-MM-dd 等等 时间
